-
-
O компании
Разблокируйте важную информацию в неструктурированных данных с помощью извлечения сущностей в NLP
Если посмотреть на скорость, с которой генерируются данные, из которых 80% неструктурированы, то на местах необходимо использовать технологии следующего поколения для эффективного анализа данных и получения значимых идей для принятия более обоснованных решений. Распознавание именованных сущностей (NER) в NLP в первую очередь фокусируется на обработке неструктурированных данных и классификации этих именованных сущностей по предопределенным категориям, тем самым преобразуя неструктурированные данные в структурированные, которые можно использовать для последующего анализа.
Мировая установленная база емкости хранения достигнет 11.7 зетабайт in 2023.
80% данных по всему миру неструктурированы, что делает их устаревшими и непригодными для использования.
Распознавание именованных объектов (NER) идентифицирует и классифицирует объекты, такие как люди, организации и местоположения, в неструктурированном тексте. NER улучшает извлечение данных, упрощает поиск информации и поддерживает передовые приложения искусственного интеллекта, что делает его жизненно важным инструментом для бизнеса. С помощью NER организации могут получить ценную информацию, улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать процессы.
Shaip NER разработан, чтобы позволить организациям разблокировать критически важную информацию в неструктурированных данных и позволяет вам обнаруживать связи между сущностями из финансовых отчетов, страховых документов, обзоров, врачебных записей и т. д. NER также может помочь определить связи между сущностями одного типа, такими как несколько организаций или лиц, упомянутых в документе, что важно для согласованности в тегах сущностей и повышения точности модели. Имея богатый опыт в области обработки естественного языка и лингвистики, мы хорошо оснащены для предоставления предметно-ориентированных идей для обработки проектов аннотаций любого масштаба.
Основная цель модели NER — маркировать или тегировать сущности в текстовых документах и классифицировать их для глубокого обучения. Модели глубокого обучения и другие модели машинного обучения обычно используются для задач NER, поскольку они могут автоматически изучать признаки из текста и повышать точность. Модели общего назначения, которые обучаются на широких корпусах, таких как новости и веб-тексты, могут нуждаться в адаптации для точного выполнения задач NER, специфичных для предметной области. Для этой цели обычно используются следующие три подхода. Однако вы также можете комбинировать один или несколько методов. Различные подходы к созданию систем NER:
Это, пожалуй, самый простой и фундаментальный подход NER. Он будет использовать словарь со многими словами, синонимами и коллекцией словарного запаса. Система проверит, присутствует ли конкретная сущность, присутствующая в тексте, в словаре. С помощью алгоритма сопоставления строк выполняется перекрестная проверка сущностей. Тздесь необходимо постоянно обновлять набор словарных данных для эффективного функционирования модели NER.
Методы, основанные на правилах, полагаются на предопределенные правила для идентификации сущностей в тексте. Эти системы используют набор предопределенных правил, которые
Правила на основе шаблонов – Как следует из названия, правило, основанное на шаблоне, следует морфологическому шаблону или строке слов, используемых в документе.
Контекстные правила – Контекстные правила зависят от значения или контекста слова в документе.
В системах на основе машинного обучения статистическое моделирование используется для обнаружения сущностей. В этом подходе используется представление текстового документа на основе признаков. Вы можете преодолеть несколько недостатков первых двух подходов, поскольку модель может распознавать типы сущностей, несмотря на небольшие различия в их написании для глубокого обучения. Кроме того, вы можете обучить пользовательскую модель для NER, специфичного для домена, и важно настроить модель для повышения точности и адаптации к новым данным.
Анализ настроений
Процесс аннотации NER обычно зависит от требований клиента, но в основном включает:
Фаза 1: Экспертиза в технической области (понимание содержания проекта и рекомендаций по аннотациям)
Фаза 2: Подготовка соответствующих ресурсов для проекта
Фаза 3: Цикл обратной связи и контроль качества аннотированных документов
Распознавание именованных сущностей в машинном обучении является частью обработки естественного языка. Основная цель NER — обрабатывать структурированные и неструктурированные данные и классифицировать эти именованные сущности по предопределенным категориям. Некоторые общие категории включают имя, частную сущность, местоположение, компанию, время, денежные значения, события и многое другое.
1.1 Общий домен
Идентификация людей, мест, организаций и т. д. в общем домене
1.2 Страховой домен
Он включает извлечение сущностей в страховых документах, таких как
1.3 Клиническая область/медицинский NER
Идентификация проблемы, анатомической структуры, лекарства, процедуры из медицинских записей, таких как электронные медицинские карты; обычно неструктурированы и требуют дополнительной обработки для извлечения структурированной информации. Это часто сложно и требует, чтобы специалисты в области здравоохранения извлекали соответствующие сущности.
Он идентифицирует дискретную именную группу в тексте. Именная группа может быть как простой (например, одно заглавное слово, такое как существительное, имя собственное или местоимение), так и сложной (например, именная группа, которая имеет заглавное слово вместе с соответствующими модификаторами).
PII относится к информации, позволяющей установить личность. Эта задача включает в себя аннотацию любых ключевых идентификаторов, которые могут быть связаны с личностью человека.
PHI относится к защищенной медицинской информации. Эта задача включает в себя аннотацию 18 ключевых идентификаторов пациентов, определенных в соответствии с HIPAA, чтобы обезличить запись/идентификацию пациента.
Идентификация информации, такой как кто, что, когда, где о событии, например, о нападении, похищении, инвестициях и т. д. Этот процесс аннотации включает следующие этапы:
5.1. Идентификация объекта (например, лицо, место, организация и т. д.)
5.2. Идентификация слова, обозначающего основной инцидент (т.е. триггерное слово)
5.3. Идентификация связи между триггером и типами сущностей
По оценкам, специалисты по данным тратят более 80% своего времени на подготовку данных. Координируя работу нескольких аннотаторов для обеспечения согласованности и качества в проектах по аннотированию, аутсорсинг позволяет вашей команде сосредоточиться на разработке надежных алгоритмов, оставляя нам утомительную часть сбора наборов данных для распознавания именованных сущностей.
Средняя модель ML потребовала бы сбора и маркировки больших фрагментов именованных наборов данных, что требует от компаний привлечения ресурсов из других команд. Масштабирование усилий по аннотированию для различных типов данных, таких как текст, изображения и аудио, может быть сложной задачей. С такими партнерами, как мы, мы предлагаем экспертов в предметной области, которых можно легко масштабировать по мере роста вашего бизнеса.
Специализированные эксперты в определенной области, которые аннотируют изо дня в день, будут – в любой день – выполнять превосходную работу по сравнению с командой, которой нужно вписывать задачи аннотирования в свой плотный график. Само собой разумеется, что это приводит к лучшему результату, что приводит к более точным прогнозам на основе моделей NER.
Наш проверенный процесс обеспечения качества данных, проверки технологий и многоступенчатый контроль качества помогают нам обеспечивать лучшее в своем классе качество, часто превосходящее ожидания, предоставляя аннотированные данные в структурированном формате для упрощения последующей обработки.
Мы сертифицированы для поддержания самых высоких стандартов безопасности данных с конфиденциальностью при работе с нашими клиентами для обеспечения конфиденциальности.
Являясь экспертами в подборе, обучении и управлении командами квалифицированных специалистов, мы можем гарантировать выполнение проектов в рамках бюджета.
Высокая бесперебойная работа сети и своевременная доставка данных, услуг и решений.
Имея пул местных и зарубежных ресурсов, мы можем создавать и масштабировать команды по мере необходимости для различных вариантов использования.
Благодаря сочетанию глобальной рабочей силы, надежной платформы и операционных процессов, разработанных черными поясами 6 сигм, Shaip помогает запускать самые сложные инициативы в области искусственного интеллекта.
Распознавание именованных сущностей (NER) помогает разрабатывать первоклассные модели машинного обучения и НЛП. Изучите варианты использования NER, примеры и многое другое в этом суперинформативном посте.
80% данных в сфере здравоохранения неструктурированы, что делает их недоступными. Доступ к данным требует значительного ручного вмешательства, что ограничивает количество пригодных для использования данных.
Текстовые аннотации в машинном обучении — это добавление метаданных или меток к необработанным текстовым данным для создания структурированных наборов данных для обучения, оценки и улучшения моделей машинного обучения.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Свяжитесь с нами сейчас, чтобы узнать, как мы можем собрать собственный набор данных NER для вашего уникального решения AI/ML.
Аннотирование медицинских данных — это процесс маркировки медицинских текстов, изображений, аудио- и видеоматериалов для обучения моделей ИИ. Это критически важно для разработки точных систем ИИ, которые улучшают диагностику, планирование лечения и уход за пациентами.
Предоставляя маркированные наборы данных, модели ИИ могут научиться распознавать закономерности в сложных медицинских данных, например, выявлять заболевания по рентгеновским снимкам или извлекать ключевую информацию из клинических записей. Это повышает точность и надежность приложений ИИ в здравоохранении.
Аннотирование медицинских данных включает маркировку клинических записей, электронных медицинских карт (ЭМК), рентгеновских снимков, МРТ, КТ, отчетов патологоанатомов и аудиоданных, таких как диктовки врача.
Аннотированный медицинский текст позволяет моделям обработки естественного языка (НЛП) извлекать и интерпретировать клиническую информацию, например симптомы, заболевания или лекарства, из неструктурированных данных, таких как врачебные записи или выписные эпикризы.
Аннотирование медицинских данных требует обработки неструктурированной и сложной информации, обеспечения клинической точности и соблюдения норм конфиденциальности, таких как HIPAA. Кроме того, оно требует владения медицинской терминологией и знания предметной области.
Поставщики аннотаций соблюдают строгие протоколы безопасности данных, такие как соответствие HIPAA, и используют обезличенные данные для сохранения конфиденциальности пациентов при аннотировании конфиденциальной медицинской информации.
Аннотированные наборы данных обучают модели ИИ распознавать маркеры заболеваний на медицинских изображениях или в тексте. Например, ИИ может определять стадии рака в онкологии или выявлять заболевания сердца в кардиологии, улучшая раннюю диагностику и результаты лечения.
Для обеспечения высокой точности маркировки медицинских данных используются современные инструменты аннотации и специализированное программное обеспечение, такое как средства просмотра DICOM для медицинских изображений.
Shaip объединяет экспертов в своей области, передовые инструменты аннотирования и надежный процесс контроля качества для обеспечения точной и масштабируемой аннотации медицинских данных, адаптированной к потребностям клиентов. Компания специализируется на радиологии, онкологии, кардиологии и других областях здравоохранения.
Стоимость зависит от типа, объёма и сложности данных, а также от необходимого уровня знаний. Shaip предлагает индивидуальные цены, основанные на требованиях конкретного проекта.
